Este documento trata sobre pronósticos y técnicas de pronóstico. Explica los tipos de pronósticos, los pasos para elaborar pronósticos, técnicas cuantitativas como series de tiempo y modelos econométricos, y cómo medir y seleccionar técnicas de pronóstico. También cubre temas como descomposición de series de tiempo, tendencias lineales, suavizamiento exponencial y aplicación de métodos a datos desestacionalizados.
Este documento presenta una introducción a los conceptos y métodos de pronósticos. Explica los diferentes tipos de pronósticos, los pasos para elaborarlos y las técnicas cuantitativas como estadísticas, determinísticas y de series de tiempo. Describe métodos como promedios simples, promedios móviles, suavizamiento exponencial y descomposición de series de tiempo para medir tendencias. Finalmente, revisa la aplicación de varios métodos a datos desestacionalizados.
El documento describe cinco métodos cuantitativos de pronósticos que usan datos históricos, incluyendo promedios móviles, suavisamiento exponencial, proyección de tendencias y regresión lineal. Estos métodos caen en dos categorías: modelos de series de tiempo, que predicen el futuro basado en el pasado, y modelos asociativos, que incorporan variables que pueden influir en la cantidad pronosticada. El documento luego explica más detalladamente la proyección de tendencias, describiendo cómo ajustar una línea de tendencia a los datos
El documento describe los diferentes tipos y pasos para realizar pronósticos. Explica que existen pronósticos cualitativos y cuantitativos, y que los pasos para elaborar un pronóstico incluyen la recopilación de datos, reducción de datos, construcción de un modelo y extrapolación del modelo. También describe diferentes técnicas cuantitativas como la descomposición de series de tiempo en componentes de tendencia, cíclico, estacional y aleatorio, así como modelos de series de tiempo y Box-Jenkins. Finalmente, explica cómo medir el error
Este documento describe varios métodos de series de tiempo para realizar pronósticos, incluyendo pronósticos empíricos, promedios móviles simples y ponderados, y suavizamiento exponencial. Explica cómo incorporar tendencias y patrones estacionales, y proporciona ejemplos del cálculo de pronósticos, errores de pronóstico y métricas como CFE, MSE, desviación estándar, MAD y MAPE.
El documento describe los conceptos y métodos básicos de pronósticos. Explica que el pronóstico implica predecir eventos futuros mediante el uso de datos históricos y modelos matemáticos. Luego detalla diferentes tipos de pronósticos según el horizonte temporal, así como los 7 pasos comunes para realizar un pronóstico. Finalmente, explica diversos métodos cualitativos y cuantitativos para generar pronósticos.
Técnicas de Pronósticos - Suavización Exponencial
El objetivo de los métodos a usarse es suavizar las fluctuaciones aleatorias causadas por el componente irregular de la serie.
Este documento describe diferentes métodos de pronóstico. Explica que el pronóstico implica predecir eventos futuros usando datos históricos y modelos matemáticos. Luego describe los horizontes de tiempo de pronóstico, los siete pasos de un pronóstico, y varios enfoques cuantitativos y cualitativos como promedios móviles, suavizamiento exponencial y proyección de tendencias. Finalmente, explica cómo medir la precisión de los pronósticos usando errores y desviaciones.
Este documento presenta una introducción a los conceptos y métodos de pronósticos. Explica los diferentes tipos de pronósticos, los pasos para elaborarlos y las técnicas cuantitativas como estadísticas, determinísticas y de series de tiempo. Describe métodos como promedios simples, promedios móviles, suavizamiento exponencial y descomposición de series de tiempo para medir tendencias. Finalmente, revisa la aplicación de varios métodos a datos desestacionalizados.
El documento describe cinco métodos cuantitativos de pronósticos que usan datos históricos, incluyendo promedios móviles, suavisamiento exponencial, proyección de tendencias y regresión lineal. Estos métodos caen en dos categorías: modelos de series de tiempo, que predicen el futuro basado en el pasado, y modelos asociativos, que incorporan variables que pueden influir en la cantidad pronosticada. El documento luego explica más detalladamente la proyección de tendencias, describiendo cómo ajustar una línea de tendencia a los datos
El documento describe los diferentes tipos y pasos para realizar pronósticos. Explica que existen pronósticos cualitativos y cuantitativos, y que los pasos para elaborar un pronóstico incluyen la recopilación de datos, reducción de datos, construcción de un modelo y extrapolación del modelo. También describe diferentes técnicas cuantitativas como la descomposición de series de tiempo en componentes de tendencia, cíclico, estacional y aleatorio, así como modelos de series de tiempo y Box-Jenkins. Finalmente, explica cómo medir el error
Este documento describe varios métodos de series de tiempo para realizar pronósticos, incluyendo pronósticos empíricos, promedios móviles simples y ponderados, y suavizamiento exponencial. Explica cómo incorporar tendencias y patrones estacionales, y proporciona ejemplos del cálculo de pronósticos, errores de pronóstico y métricas como CFE, MSE, desviación estándar, MAD y MAPE.
El documento describe los conceptos y métodos básicos de pronósticos. Explica que el pronóstico implica predecir eventos futuros mediante el uso de datos históricos y modelos matemáticos. Luego detalla diferentes tipos de pronósticos según el horizonte temporal, así como los 7 pasos comunes para realizar un pronóstico. Finalmente, explica diversos métodos cualitativos y cuantitativos para generar pronósticos.
Técnicas de Pronósticos - Suavización Exponencial
El objetivo de los métodos a usarse es suavizar las fluctuaciones aleatorias causadas por el componente irregular de la serie.
Este documento describe diferentes métodos de pronóstico. Explica que el pronóstico implica predecir eventos futuros usando datos históricos y modelos matemáticos. Luego describe los horizontes de tiempo de pronóstico, los siete pasos de un pronóstico, y varios enfoques cuantitativos y cualitativos como promedios móviles, suavizamiento exponencial y proyección de tendencias. Finalmente, explica cómo medir la precisión de los pronósticos usando errores y desviaciones.
El documento trata sobre los pronósticos empresariales. Explica que un pronóstico es una estimación cuantitativa o cualitativa de factores futuros basada en información pasada o presente. Las empresas deben pronosticar factores incontrolables como la demanda para decidir sobre factores controlables como la producción. El objetivo del pronóstico es reducir la incertidumbre anticipando eventos probables para facilitar la toma de decisiones. Se clasifican los pronósticos por horizonte temporal, área empresarial y técnicas cualitativas versus
El documento describe los métodos causales para realizar pronósticos. Estos métodos incluyen el análisis de regresión, modelos econométricos, modelos de insumos/productos e indicadores líderes. El análisis de regresión lineal establece una relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes para pronosticar valores futuros.
El documento describe métodos estadísticos para estimar ingresos futuros, incluyendo promedios móviles y suavización exponencial. Los promedios móviles calculan el promedio de los valores más recientes para predecir el próximo valor, mientras que la suavización exponencial otorga mayor peso a valores recientes usando una constante de suavización. Ambos métodos asumen que patrones pasados continuarán, pero la suavización exponencial es más sensible a cambios recientes.
Este documento describe el método de suavización exponencial simple para pronósticos. Este método se basa en atenuar los valores de la serie de tiempo dando mayor peso a las observaciones más recientes. Explica cómo calcular los pronósticos usando una fórmula que incluye un parámetro alfa. También cubre técnicas para inicializar los valores iniciales requeridos y muestra un ejemplo numérico para ilustrar el método.
Este capítulo describe varios métodos de suavización exponencial para pronosticar series de tiempo, incluyendo suavización exponencial simple, el método de Holt para corregir tendencias, y los métodos de Holt-Winters para incorporar factores estacionales de manera aditiva o multiplicativa. También presenta indicadores de error y métodos para suavizar tendencias.
Este documento describe diferentes métodos para analizar series de tiempo, incluyendo promedios móviles, suavización exponencial y el método X-11 del Censo para ajuste estacional. Estos métodos pueden utilizarse para pronosticar valores futuros cuando se dispone de datos históricos y existe un patrón de comportamiento. El método X-11 realiza ajustes estacionales para identificar componentes como tendencia, ciclo y error.
El documento describe diferentes métodos para analizar series de tiempo, incluyendo los componentes de una serie de tiempo (tendencia, ciclicidad, estacionalidad y aleatoriedad), el método de mínimos cuadrados para determinar la línea de mejor ajuste, métodos de promedios móviles y suavización exponencial para pronósticos, tendencias no lineales como curvas exponenciales y parabólicas, y el análisis de variación estacional para identificar oscilaciones periódicas inferiores a un año.
Este documento presenta una introducción a los conceptos de series de tiempo. Explica que una serie de tiempo es un conjunto de valores observados en intervalos de tiempo secuenciales, como semanal, mensual o anual. Describe los cuatro componentes clave de una serie de tiempo: tendencia, variaciones cíclicas, variaciones estacionales y variaciones irregulares. También resume los métodos para analizar la tendencia, incluido el uso de mínimos cuadrados para determinar la ecuación de tendencia.
Tendencias Lineales o no lineales / EstadisticaBego E A
Este documento describe diferentes tipos de tendencias en series de tiempo, incluyendo tendencias lineales y no lineales. Explica que las tendencias muestran cambios en el tiempo en variables como la tecnología y los estándares de vida. Las tendencias lineales se pueden modelar usando una ecuación de línea recta, mientras que las tendencias no lineales requieren métodos de regresión no lineal como algoritmos iterativos.
Semana 15 procesos estocásticos series de tiempoSergio Jurado
Este documento presenta información sobre procesos estocásticos y series temporales. Define un proceso estocástico como una familia de variables aleatorias asociadas a un conjunto índice de números. Explica que una serie temporal es un conjunto de observaciones sobre valores que toma una variable en diferentes momentos del tiempo y puede verse como una realización de un proceso estocástico. Finalmente, describe los componentes principales de una serie temporal como la tendencia secular, componente estacional, componente cíclica e irregular.
Suavizamiento exponencial y analisis de tendenciaEmmanuel Chulin
El documento describe métodos de suavización exponencial y análisis de tendencia para pronósticos. La suavización exponencial produce pronósticos como una media ponderada de valores actuales y pasados, con pesos que disminuyen exponencialmente. El análisis de tendencia usa regresión lineal para modelar la relación entre una variable dependiente y el tiempo, produciendo una ecuación de tendencia para pronósticos futuros. El documento provee ejemplos numéricos de cómo aplicar ambos métodos.
El documento presenta un syllabus para una introducción a la probabilidad y al control estadístico de procesos. El syllabus incluye conceptos estadísticos fundamentales, funciones de distribución de probabilidad, control de procesos, gráficos de control por variables y atributos, y análisis de la capacidad del proceso. El syllabus se desarrollará en 4 días y cubrirá estos temas a través de ejemplos y aplicaciones prácticas.
Este documento presenta el programa de un curso sobre análisis de regresión y series de tiempo dictado por John Chuke Yepes. El curso consta de tres unidades principales: análisis exploratorio de datos, modelos de regresión lineal y modelos de series temporales ARIMA. Cada unidad incluye diversos temas como identificación de valores atípicos, simulación, variables aleatorias, suavización, regresión simple y múltiple, y modelos AR, MA y ARIMA. El objetivo del curso es capacitar a los estud
Este documento describe diferentes técnicas de pronóstico de demanda, incluyendo métodos cualitativos como juicios de expertos y métodos cuantitativos como análisis de series de tiempo. Explica cómo los pronósticos se ven afectados por factores como tendencias, estacionalidad y variaciones aleatorias en la demanda. También compara métodos como promedios simples, promedios móviles ponderados y suavización exponencial para pronosticar la demanda futura.
Este documento presenta información sobre pronósticos y diferentes métodos de pronóstico. Explica que los pronósticos son importantes para que las organizaciones puedan planear de acuerdo a los posibles cambios futuros en la demanda y la economía. Luego describe tres tipos de pronósticos que usan las organizaciones y resalta que para seleccionar el mejor método de pronóstico hay que considerar cuál tiene el menor error al compararlo con los valores reales de demanda. Finalmente, incluye algunos ejercicios de cálculo de pronóstic
Este documento presenta conceptos básicos sobre análisis de series de tiempo, incluyendo definiciones de series de tiempo, componentes comunes (tendencia, variaciones estacionales, cíclicas e irregulares), y modelos de descomposición. Explica métodos para estimar cada componente y pasos para descomponer una serie de tiempo en sus partes. El objetivo final es identificar los componentes presentes para predecir valores futuros de la serie.
El documento describe el análisis de series de tiempo y su uso para pronosticar patrones. Explica las cuatro componentes de una serie de tiempo: tendencia secular, fluctuación cíclica, variación estacional e irregular. Además, describe métodos para medir estas componentes y ajustar líneas de tendencia para pronosticar valores futuros basados en patrones históricos.
Este documento presenta información sobre series de tiempo y métodos de predicción como promedio móvil, suavización exponencial y Box-Jenkins. Describe que una serie de tiempo es un conjunto de observaciones de una variable cuantitativa a lo largo del tiempo y que estos métodos se usan para predecir valores futuros basados en datos pasados. Explica conceptos como tendencia, estacionalidad y estacionariedad y los pasos involucrados en la selección de un modelo de serie de tiempo apropiado.
This document provides information about Rotech Systems, a company that manufactures and supplies heavy duty monitoring equipment for bulk handling and processing industries. Some key points:
- Rotech equipment monitors speed, position, and direction of rotating shafts to protect conveyors, elevators, screws, crushers and other machinery.
- It can provide visual/audible alarms and shutdown machinery if speed is reduced by 5-90% (adjustable). This protects against issues like belt slippage or mechanical failure.
- Rotech equipment is designed for harsh industrial environments like quarries and mines. It has tough construction and is maintenance-free.
- Common applications are in food, grain, mining, cement and
Se encuentra los conceptos como: Internet, web, HTML etc también están su características y respectivas imágenes . Estos temas se ven en tecnología o informática.
El documento trata sobre los pronósticos empresariales. Explica que un pronóstico es una estimación cuantitativa o cualitativa de factores futuros basada en información pasada o presente. Las empresas deben pronosticar factores incontrolables como la demanda para decidir sobre factores controlables como la producción. El objetivo del pronóstico es reducir la incertidumbre anticipando eventos probables para facilitar la toma de decisiones. Se clasifican los pronósticos por horizonte temporal, área empresarial y técnicas cualitativas versus
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El documento describe métodos estadísticos para estimar ingresos futuros, incluyendo promedios móviles y suavización exponencial. Los promedios móviles calculan el promedio de los valores más recientes para predecir el próximo valor, mientras que la suavización exponencial otorga mayor peso a valores recientes usando una constante de suavización. Ambos métodos asumen que patrones pasados continuarán, pero la suavización exponencial es más sensible a cambios recientes.
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Tendencias Lineales o no lineales / EstadisticaBego E A
Este documento describe diferentes tipos de tendencias en series de tiempo, incluyendo tendencias lineales y no lineales. Explica que las tendencias muestran cambios en el tiempo en variables como la tecnología y los estándares de vida. Las tendencias lineales se pueden modelar usando una ecuación de línea recta, mientras que las tendencias no lineales requieren métodos de regresión no lineal como algoritmos iterativos.
Semana 15 procesos estocásticos series de tiempoSergio Jurado
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Suavizamiento exponencial y analisis de tendenciaEmmanuel Chulin
El documento describe métodos de suavización exponencial y análisis de tendencia para pronósticos. La suavización exponencial produce pronósticos como una media ponderada de valores actuales y pasados, con pesos que disminuyen exponencialmente. El análisis de tendencia usa regresión lineal para modelar la relación entre una variable dependiente y el tiempo, produciendo una ecuación de tendencia para pronósticos futuros. El documento provee ejemplos numéricos de cómo aplicar ambos métodos.
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Este documento describe diferentes técnicas de pronóstico de demanda, incluyendo métodos cualitativos como juicios de expertos y métodos cuantitativos como análisis de series de tiempo. Explica cómo los pronósticos se ven afectados por factores como tendencias, estacionalidad y variaciones aleatorias en la demanda. También compara métodos como promedios simples, promedios móviles ponderados y suavización exponencial para pronosticar la demanda futura.
Este documento presenta información sobre pronósticos y diferentes métodos de pronóstico. Explica que los pronósticos son importantes para que las organizaciones puedan planear de acuerdo a los posibles cambios futuros en la demanda y la economía. Luego describe tres tipos de pronósticos que usan las organizaciones y resalta que para seleccionar el mejor método de pronóstico hay que considerar cuál tiene el menor error al compararlo con los valores reales de demanda. Finalmente, incluye algunos ejercicios de cálculo de pronóstic
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El documento describe el análisis de series de tiempo y su uso para pronosticar patrones. Explica las cuatro componentes de una serie de tiempo: tendencia secular, fluctuación cíclica, variación estacional e irregular. Además, describe métodos para medir estas componentes y ajustar líneas de tendencia para pronosticar valores futuros basados en patrones históricos.
Este documento presenta información sobre series de tiempo y métodos de predicción como promedio móvil, suavización exponencial y Box-Jenkins. Describe que una serie de tiempo es un conjunto de observaciones de una variable cuantitativa a lo largo del tiempo y que estos métodos se usan para predecir valores futuros basados en datos pasados. Explica conceptos como tendencia, estacionalidad y estacionariedad y los pasos involucrados en la selección de un modelo de serie de tiempo apropiado.
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Este documento describe las características principales del e-learning. El e-learning permite eliminar las barreras espacio-temporales al permitir a los estudiantes acceder a los cursos desde cualquier lugar y en cualquier momento. El e-learning ofrece una formación flexible que se adapta a las necesidades de cada estudiante y coloca al estudiante en el centro del proceso de aprendizaje. Los profesores asumen el rol de tutores que guían a los estudiantes. El e-learning también permite mantener los contenidos actualizados y promueve la comunicación constante entre estud
2009_AdvMater_Nanopatterning via pressure-induced instabilities in thin polym...Ximin He
This document describes a new lithographic technique for creating nanometer-scale periodic patterns in thin polymer films using pressure-induced rupturing. The technique involves spincoating a thin polymer film on a substrate, placing a stamp with nanoscale features on the film, and applying pressure below the glass transition temperature of the polymer. This triggers localized rupturing of the film at the stamp contact points due to residual stresses from spincoating. Line patterns and hole arrays are formed in polystyrene films with feature sizes tunable by controlling imprint temperature and film thickness. The patterns are completely dewetted and residue-free. This pressure-induced rupturing technique provides a new method for nanopatterning thin polymer films without the need for
Gaur siddhartham apartments in siddharth vihar ghaziabad next to indirapuramGaur Siddhartham
Gaur Siddhartham offers 2/3 BHK apartments at Siddharth Vihar, Ghaziabad. These residences are fully furnished and designed with elegance style near to Indirapuram. The project have a name of Gaur which has a great market value cause the builder always build the essential project to give quality project. Gaursons Gaur Siddhartham will be desing of living in natural surrounding.
Este documento discute los conceptos y métodos de pronósticos. Explica que los pronósticos son necesarios para mejorar la planeación en entornos inciertos. Describe diferentes tipos de pronósticos como corto y largo plazo, micro y macro, cualitativos y cuantitativos. También cubre pasos para elaborar pronósticos, técnicas cuantitativas como series de tiempo, y métodos para medir y reducir errores en pronósticos.
Este documento discute los conceptos y métodos de pronósticos. Explica que los pronósticos son necesarios para mejorar la planeación en entornos inciertos. Describe diferentes tipos de pronósticos como corto y largo plazo, micro y macro, cualitativos y cuantitativos. También explica los pasos para elaborar pronósticos como recopilar datos, reducir datos, construir modelos y extrapolar modelos. Finalmente, discute varias técnicas cuantitativas para pronósticos como series de tiempo, componentes de tendencia,
Este documento introduce los modelos de pronósticos y describe varios métodos para elaborar pronósticos. Explica que los pronósticos son estimaciones cuantitativas o cualitativas de eventos futuros basadas en información pasada o actual. Luego describe métodos cuantitativos como series de tiempo y regresión, y métodos cualitativos como juicio de expertos. Finalmente, detalla específicamente métodos de suavización como promedios móviles para pronosticar series de tiempo estables.
El documento describe diferentes métodos para realizar pronósticos de demanda, incluyendo métodos de serie de tiempo, causales y cualitativos. Explica que los pronósticos son fundamentales para la planeación de la producción y que requieren técnicas estadísticas y de ciencia administrativa. También resalta que los pronósticos deben ser precisos, objetivos y sensibles a los cambios para apoyar la toma de decisiones en la empresa.
El documento trata sobre técnicas de pronósticos económicos. Explica que muchas técnicas de pronóstico se desarrollaron en el siglo XIX, como los análisis de regresión. También describe que con el desarrollo de técnicas más complejas y las computadoras, los pronósticos han recibido más atención recientemente. Finalmente, detalla algunos métodos comunes de pronóstico como la regresión lineal, no lineal y exponencial.
Este documento presenta un plan de estudios para el curso de Planeación y Control de la Producción. Incluye seis temas principales como programación y control de producción, balanceo de línea, sistemas de administración de inventarios, logística y producción asistida por computadora. La evaluación consta de exámenes, tareas, participaciones y laboratorio. El objetivo del curso es enseñar a diseñar e implementar procedimientos y sistemas para determinar los volúmenes óptimos de producción e inventarios mediante el uso de modelos,
Este documento presenta un plan de estudios para el curso de Planeación y Control de la Producción. Incluye seis temas principales como programación y control de producción, balanceo de línea, sistemas de administración de inventarios, logística y producción asistida por computadora. La evaluación consta de exámenes, tareas, participaciones y laboratorio. El objetivo del curso es enseñar a diseñar e implementar procedimientos y sistemas para determinar volúmenes óptimos de producción e inventarios mediante modelos, métodos y reg
Este documento trata sobre técnicas de pronósticos y planeación de la capacidad para tomar decisiones en la administración de sistemas de producción. Explica que los pronósticos son estimaciones del futuro basadas en datos pasados y cubre definiciones, importancia, factores que influyen, el proceso de pronóstico, patrones de pronósticos como horizontales, tendenciales, estacionales y cíclicos, y métodos cualitativos y cuantitativos de pronóstico.
2.1 Plan y control - pronósticos introducción - series.pdfdaniloquevedo1
El documento trata sobre pronósticos para la planeación de la producción. Explica que los pronósticos son estimaciones de eventos futuros basadas en datos pasados y que existen diferentes tipos de pronósticos dependiendo del horizonte temporal. También describe varias técnicas cuantitativas y cualitativas para realizar pronósticos, como promedios móviles, suavización exponencial y series de tiempo.
El documento describe diferentes métodos cualitativos y cuantitativos para pronosticar la demanda. Los métodos cualitativos incluyen encuestas de mercado, opiniones de ejecutivos y vendedores. Los métodos cuantitativos se basan en datos históricos y utilizan técnicas como promedios móviles, suavización exponencial y modelos de series de tiempo. El documento concluye que usar técnicas estadísticas adecuadas para analizar datos históricos puede ayudar a predecir cambios futuros en la demanda
El documento describe varios métodos de proyección para predecir la demanda, incluyendo métodos cualitativos, de series de tiempo y regresión. Explica cómo usar promedios simples, promedios móviles, regresión por mínimos cuadrados y regresión por factor de crecimiento para proyectar datos históricos y predecir valores futuros. El objetivo es seleccionar el método más adecuado dependiendo de la disponibilidad y calidad de los datos, así como de los resultados esperados.
Este documento discute los pronósticos de producción y el punto de equilibrio como herramientas para la toma de decisiones en operaciones. Explica los diferentes tipos de pronósticos, enfoques cualitativos y cuantitativos, y métodos como la media aritmética, la media móvil ponderada y los modelos de series de tiempo. También cubre cómo medir la precisión de los pronósticos y provee un ejemplo numérico para ilustrar los cálculos.
El documento presenta un informe de proyecto sobre pronósticos en los negocios realizado por un grupo de estudiantes de ingeniería. El informe contiene 7 capítulos que cubren temas como la necesidad de pronósticos en los negocios, métodos estadísticos, análisis de datos, técnicas de pronóstico como promedios móviles y suavización, series de tiempo, y métodos de regresión lineal simple y múltiple. El objetivo general es introducir estas técnicas de pronóstico y sus
Tecnicas del proyecto del mercado.pecp completas 2003carlacartaya
Este documento discute varios métodos para pronosticar comportamientos de mercado, incluyendo el método Delphi, consenso de panel, investigación de mercado, modelos de regresión, modelo de insumo-producto, y series de tiempo. Explica factores a considerar al seleccionar un método y cómo cada método funciona.
Tecnicas del proyecto del mercado.pecp completas 2003carlacartaya
Este documento discute varios métodos para pronosticar comportamientos de mercado, incluyendo el método Delphi, consenso de panel, investigación de mercado, modelos de regresión, modelo de insumo-producto, y series de tiempo. Explica factores a considerar al seleccionar un método y cómo cada método funciona.
Este documento describe varios métodos de predicción para series de tiempo, incluyendo la descomposición de datos en componentes de tendencia, cíclicos, estacionales y aleatorios, y modelos de Box-Jenkins. También cubre conceptos como datos estacionarios, con tendencia y estacionalidad, y cómo medir el error en las predicciones.
Este documento presenta una sesión sobre modelos de regresión para la optimización y mejora de procesos. Explica conceptos clave como pronósticos, tipos de regresión lineal, sumas de cuadrados, coeficientes de calidad de ajuste y pruebas de hipótesis. También incluye ejemplos prácticos y un caso sobre la aplicación de regresión para predecir llamadas respondidas en función de la cantidad de representantes.
Este documento presenta información sobre pronósticos en la administración de producción. Explica que los pronósticos ayudan a reducir la incertidumbre sobre el futuro y permiten una mejor planeación. Describe diferentes tipos de pronósticos según su horizonte temporal y métodos cuantitativos como series de tiempo y modelos causales. Incluye ejemplos del uso de promedios móviles, promedios móviles ponderados y suavización exponencial para pronosticar la demanda. Finalmente, analiza métodos para medir el error de los pron
Este documento presenta un curso de estadística industrial dividido en cinco unidades. La unidad I introduce el control estadístico de procesos y define conceptos clave como proceso, variación y causas de variación. La unidad II cubre conceptos estadísticos como medidas de tendencia central, medidas de dispersión y distribución normal. La unidad III presenta herramientas estadísticas básicas. Las unidades IV y V tratan sobre gráficos y habilidad de procesos de control. El documento proporciona una introducción general al cur
ESPERAMOS QUE ESTA INFOGRAFÍA SEA UNA HERRAMIENTA ÚTIL Y EDUCATIVA QUE INSPIRE A MÁS PERSONAS A ADENTRARSE EN EL APASIONANTE CAMPO DE LA INGENIERÍA CIVIŁ. ¡ACOMPAÑANOS EN ESTE VIAJE DE APRENDIZAJE Y DESCUBRIMIENTO
1. Saltar a la primera
página
Pronósticos
Por Lic. Gabriel Leandro, MBA
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Entorno altamente incierto
La intuición no necesariamente da los
mejores resultados
Mejorar la planeación
Competitividad y cambio
1.1. Necesidad de pronosticar
3. Saltar a la primera
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1.2. Tipos de pronósticos
Por su plazo: • De corto plazo
• De largo plazo
Según el entorno a
pronosticar
• Micro
• Macro
Según el
procedimiento
empleado
• Cualitativo
• Cuantitativo
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1. Recopilación de datos
2. Reducción o condensación de
datos
3. Construcción del modelo
4. Extrapolación del modelo
1.3. Pasos de la elaboración
de pronósticos
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2. Exploración de patrones de
datos
Se requieren suficientes datos
históricos
Se apoyan en la suposición de que
el pasado puede extenderse hacia el
futuro
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Las técnicas cuantitativas
pueden ser:
Estadísticas Se enfocan en patrones y en
cambios en los patrones y
sus perturbaciones
Determinísticas Son de tipo causal,
establecen relación entre
la variable a pronosticar y
otras variables
7. Saltar a la primera
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Con relación a las técnicas
cuantitativas estadísticas se
presentan dos enfoques:
Los datos se pueden descomponer
en componentes de tendencia,
cíclicos, estacionales y aleatorios.
Modelos econométricos de series de
tiempo y Box-Jenkins.
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3. Componentes de series de
tiempo:
Una serie de tiempo consta de datos
que se reúnen, registran u observan
sobre incrementos sucesivos de
tiempo.
Se requiere un enfoque sistemático
para analizarlas.
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Descomposición clásica de series de
tiempo:
Componente Descripción
Tendencia Es el componente de largo plazo que
representa el crecimiento o disminución
en la serie sobre un periodo amplio.
Cíclico Es la fluctuación en forma de onda
alrededor de la tendencia.
Estacional Es un patrón de cambio que se repite a
sí mismo año tras año.
Aleatorio Mide la variabilidad de las series de
tiempo después de retirar los otros
componentes.
10. Saltar a la primera
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4. Selección de una técnica de
pronóstico: Datos estacionarios
Las fuerzas que generan la serie se han estabi-
lizado y el medio permanece relativamente sin
cambios.
Se puede lograr la estabilidad haciendo
correcciones sencillas a factores como
crecimiento de la población o la inflación.
La serie se puede transformar en una serie
estable.
La serie es un conjunto de errores de pronóstico,
de una técnica de pronóstico que se considera
adecuada.
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4. Selección de una técnica de
pronóstico: Datos con tendencia
Productividad creciente y nueva
tecnología producen cambios.
El incremento de la población elevan la
demanda por productos.
El poder de compra se afecta por la
inflación.
Aumenta la aceptación en el mercado de
un producto.
12. Saltar a la primera
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4. Selección de una técnica de
pronóstico: Datos con
estacionalidad
El clima influye en la variable de
interés.
El año calendario influye en la
variable.
13. Saltar a la primera
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4. Selección de una técnica de
pronóstico: Series cíclicas
El ciclo del negocio influye sobre la
variable.
Cambios en el gusto popular.
Cambios en la población.
Cambios en el ciclo de vida del
producto.
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5. Medición del error en el
pronóstico
Se compara la precisión de dos o más
técnicas de pronóstico.
Se mide la confiabilidad de una
técnica de pronóstico.
Se busca la técnica óptima.
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5. Medición del error en el pronóstico
Periodo, t Yt Pronóstico, Yt
1 58 -
2 54 58
3 60 54
4 55 60
5 62 55
6 62 62
7 65 62
8 63 65
9 70 63
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5. Fórmulas de medición del error
en el pronóstico
ttt
tt
t
YYe
residualopronósticodelError
YparapronósticodelvalorY
tperiodoelentiempodeserieunadevalorY
ˆ
:
ˆ
−=
=
=
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5. Fórmulas de medición del error
en el pronóstico
( )
n
YY
EMC
cuadradomedioError
n
YY
DAM
mediaabsolutaDesviación
n
t
tt
n
t
tt
∑
∑
=
=
−
=
−
=
1
2
1
ˆ
:
ˆ
:
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5. Fórmulas de medición del error
en el pronóstico
( )
n
Y
YY
PME
errordemedioPorcentaje
n
Y
YY
PEMA
absolutomedioerrordePorcentaje
n
t t
t
n
t t
tt
∑
∑
=
=
−
=
−
=
1
1
ˆ
:
ˆ
:
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6. Modelos de series de tiempo
6.1. Modelos no formales:
Estas técnicas suponen que los
periodos recientes son los mejores
para pronosticar el futuro.
El método más sencillo es el método
del último valor:
Pronóstico = último valor
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6.1. Método del último valor
t Yt Yt+1 et
1 42
2 52 42 10
3 54 52 2
4 65 54 11
5 51 65 -14
6 64 51 13
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6.2. Metodos de promedio
Promedios simples:
Se obtiene la media de todos los
valores pertinentes, la cual se
emplea para pronosticar el
periodo siguiente.
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Promedios simples:
t Yt Yt+1
1 42
2 52 42
3 54 47.00
4 65 49.33
5 51 53.25
6 64 52.80
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Promedios móviles:
Este método no considera la media de
todos los datos, sino solo los más
recientes.
Se puede calcular un promedio móvil
de n periodos.
El promedio móvil es la media
aritmética de los n periodos más
recientes.
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Promedios móviles:
promedio móvil
t Yt n=3 n=4
1 42
2 52
3 54
4 65 49.33
5 51 57.00 53.25
6 64 56.67 55.5
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6.3. Metodos de suavizamiento
exponencial
El método de suavizamiento exponencial
puede dar una ponderación mayor a las
observaciones más recientes.
Las ponderaciones se asigna mediante la
constante α, 0 < α < 1.
El modelo se expresa como:
pronóstico = α (último valor) + (1 - α)(último pronóstico)
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6.3. Metodos de suavizamiento
exponencial
t Yt α=0.1 α=0.5
1 42
2 52 42 42
3 54 43.00 47.00
4 65 44.10 50.50
5 51 46.19 57.75
6 64 46.67 54.38
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6.4. Descomposición de series de
tiempo
Las tendencias son movimientos a largo
plazo en una serie de datos a lo largo del
tiempo.
La tendencia puede ser descrita por una
recta o por una curva.
Las tendencias se dan por varias causas:
cambios en la población, cambios en la
productividad, cambios tecnológicos, etc.
En este tipo de análisis la variable
independiente es el tiempo.
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6.4.1. Tendencia lineal
El método más empleado para describir una
tendencia lineal es el de mínimos
cuadrados, para encontrar una línea de
mejor ajuste para un conjunto de puntos.
Y´ = a + bX
Y´ = valor pronosticado en un periodo X
a = valor de la tendencia cuando X = 0
b = pendiente de la recta de tendencia
X = periodo (codificado)
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6.4.1. Tendencia lineal: ejemplo
Año Periodo X Demanda (Y)
1994 1 35
1995 2 42
1996 3 48
1997 4 51
1998 5 54
1999 6 60
2000 7 71
2001 8 75
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6.4.1. Tendencia lineal: ejemplo
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
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6.4.1. Tendencia lineal: ejemplo
X Y XY X²
1 35
2 42
3 48
4 51
5 54
6 60
7 71
8 75
Sumas
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6.4.1. Tendencia lineal: fórmulas
( )
n
x
b
n
y
a
xxn
yxxyn
b
∑∑
∑ ∑
∑ ∑ ∑
−=
−
−
= 22
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6.4.1. Tendencia lineal
t Yt Y´t et
1 35
2 42
3 48
4 51
5 54
6 60
7 71
8 75
9
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6.4.1. Tendencia lineal
Se puede calcular el coeficiente de determinación,
a fin de evaluar qué tan correcta es la estimación
de la recta de regresión.
El coeficiente de determinación r² se calcula como:
[ ]
( )[ ] ( )[ ]2222
2
2
∑∑∑∑
∑∑∑
−−
−
=
yynxxn
yxxyn
r
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6.4.1. Tendencia lineal
También es posible calcular intervalos de
confianza para la estimación. Para ello es
necesario calcular el error estándar de la
estimación.
2
2
−
−−
=
∑ ∑∑
n
xybyay
Se
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6.4.1. Tendencia lineal
Nivel de
confianza
Z Fórmula
68% 1 y’ ± Se
95% 2 y’ ± 2Se
99% 3 y’ ± 3Se
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7. Aplicación de varios métodos a
datos desestacionalizados
Los datos muestran alguna tendencia creciente a
lo largo del tiempo, además de una marcada
estacionalidad. Se procederá a desestacionalizar
los datos, lo que permite observar hasta donde las
variaciones se deben a efectos estacionales o
bien, a otros factores.
El proceso de ajuste estacional se realizará a
través del cálculo de factores estacionales:
Factor estacional = Prom. periodo / prom. global
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Año Trim. Yt
1 1 13618
2 12930
3 13138
4 16532
2 1 14514
2 14128
3 15568
4 17448
3 1 13984
2 13644
3 15898
4 19300
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7. Aplicación de varios métodos a
datos desestacionalizados
10000
11000
12000
13000
14000
15000
16000
17000
18000
19000
20000
1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
Trimestres
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7. Aplicación de varios métodos a
datos desestacionalizados
T
Año
Suma Prom
Factor
Estac.
1 2 3
1 13618 14514 13984 42116 10529 0.9323
2 12930 14128 13644 40702 10175 0.9010
3 13138 15568 15898 44604 11151 0.9873
4 16532 17448 19300 53280 13320 1.1794
Total 45175.50
Prom. 11293.88
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7. Aplicación de varios métodos a
datos desestacionalizados
Se aplican varios métodos de pronóstico
para finalmente seleccionar el mejor
pronóstico.
A. Método de pronóstico del último valor
B. Promedios móviles
C. Suavizamiento exponencial
D. Suavizamiento exponencial con
tendencia
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Otros métodos:
Modelos de tendencia con ajuste estacional
Modelo de promedios móviles integrados
autorregresivos (ARIMA o Box-Jenkins)
Pronósticos causales (modelos
econométricos)
Métodos de pronósticos subjetivos
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